IMPLEMENTASI REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK PREDIKSI PENJUALAN PRODUK HOME BRAND PADA OUTLET FARMASI - Miftahul Jannah; Wanayumini (Smart Education, 2026)
Abstract: Sales prediction is important for pharmacy retail businesses to support stock planning and reduce dependence on subjective decision-making. This study aims to implement Multiple Linear Regression to predict the sales of home brand products at a pharmacy outlet and integrate the prediction model into a web-based system. The data used in this study were daily sales transaction data from Sri Manja Pharmacy Outlet from May 16, 2024 to April 16, 2026. The initial dataset consisted of 124,992 transaction records, which were filtered, cleaned, aggregated into daily sales data, and transformed into predictive variables, including time-based variables, historical sales patterns, and discount variables. The model was developed separately for each product using an 80:20 time-based data split and evaluated using MAE, RMSE, MAPE, and R². The results show that the model can predict sales with varying performance across products. One tested product achieved a MAPE of 12.21% and an R² of 0.9068, indicating relatively good predictive performance. The model was successfully implemented into a web-based system that supports sales prediction, visualization, and report generation. Therefore, the proposed system can assist pharmacy outlets in making more data-driven sales and stock planning decisions. Keywords: Home Brand; Multiple Linear Regression; Pharmacy Outlet; Sales Prediction; Web-Based System. Abstrak: Prediksi penjualan memiliki peran penting dalam bisnis ritel farmasi untuk mendukung perencanaan stok dan mengurangi ketergantungan terhadap pengambilan keputusan secara subjektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Regresi Linear Berganda dalam memprediksi penjualan produk home brand pada satu outlet farmasi serta mengintegrasikan model prediksi ke dalam sistem berbasis web. Data yang digunakan merupakan data transaksi penjualan harian Outlet Farmasi Sri Manja periode 16 Mei 2024 sampai 16 April 2026. Dataset awal terdiri dari 124.992 baris transaksi, kemudian dilakukan seleksi, pembersihan, agregasi menjadi data penjualan harian, dan pembentukan variabel prediksi yang meliputi variabel waktu, pola historis penjualan, dan variabel diskon. Model dibangun secara terpisah untuk setiap produk menggunakan pembagian data berbasis waktu dengan rasio 80:20 serta dievaluasi menggunakan MAE, RMSE, MAPE, dan R². Hasil penelitian menunjukkan bahwa model mampu memprediksi penjualan dengan performa yang berbeda pada setiap produk. Salah satu produk yang diuji memperoleh nilai MAPE sebesar 12,21% dan R² sebesar 0,9068, yang menunjukkan performa prediksi cukup baik. Model berhasil diimplementasikan ke dalam sistem berbasis web yang mendukung prediksi, visualisasi, dan pembuatan laporan penjualan. Dengan demikian, sistem yang diusulkan dapat membantu outlet farmasi dalam pengambilan keputusan penjualan dan perencanaan stok berbasis data. Kata Kunci: Home Brand; Outlet Farmasi; Prediksi Penjualan; Regresi Linier Berganda; Sistem Berbasis Web.